基于计算机视觉算法的图像处理技术分析

陈琦

（德州职业技术学院 山东省德州市 253034）

在此之前，受到技术发展水平的限制作用，物体在传统模式下的二维环境中，仅能够显示出侧面投影信息，展现形式过于单一，在社会不断发展的背景下，科学技术水平不断提升，现有三维立体画面技术变得越发成熟，新型显示技术也应运而生。为保证视觉呈现效果，现有专业技术人员需要以计算机视觉算法为核心，使用图像处理技术，借助三维空间对物体的坐标信息用三维体素进行展示，然后再次对畸变的投影图像进行校正处理[1]。这种图像处理方式与此前的传统BP 神经网络图像展现方式进行对比，具有更佳突出的精度优势。

1 计算机视觉算法

科技时代背景下，人工智能技术高速发展，在社会的各个领域内均有着十分深入的应用，在现有图像处理中的运用，主要体现为数学模型，较为常用的一种使用方式即为计算机视觉算法，这种算法的技术优势较为突出。从本质角度进行分析，可以通过数据或者图像完成信息任务[2]。此后，在对各类图像进行处理的过程中，可以结合已经获得的最终认知结果，加以个人理解，对最终数据进行综合分析，但是，在使用计算机中的图像处理工具时，需要面对较为烦琐的流程，并且最终解释方式具有多样性特点，在这样的情况下，技术人员一般会对现有图像数据类型展开分析，并借助物理概率模型完成对所得图像信息的解释任务，通过这样的算法处理方式，对图像进行处理，即为计算机视觉算法。

在使用计算机视觉算法的过程中，可以更加充分的发挥出技术优势，确保图像信息识别的精准程度，同时，还能够以图像信息为基础，进一步绘制出新的模拟三维模型，保证提前预测效果精准度，为后续环节的其他日常工作提供更为优质的辅助保障。

2 计算机图像处理技术

2.1 图像处理技术的含义与图像类别

使用计算机技术对图像进行解析和加工，可以使其转化新的符合后续使用要求的目标图像，这种计算机处理技术即为图像处理技术。该技术在实际应用过程中，大体分为两种表现形式，详情如下：

（1）针对投影图像进行专业转化处理，使图像能够成为计算机控制系统中心可以有效识别出的关键数据形式，此后在对其进行存储，为后续环节的其他处理任务提供良好保障作用；

（2）借助多种不同使用方式，对计算机内部空间存储的所有图像数据进行集中处理和转化，主要任务为图像格式的转化，此后再完成相应的数据处理任务即可。

以图像类别角度为基点进行研究，主要分为两个不同类别，详情如下：

（1）模拟图像，依次包括：摄影图像、光学图像，其中，摄影图像对应的是胶片照相机最终拍摄的照片，这种图像在人们日常生活生活中比较常见；

（2）数字化图像。对于这种图像类型而言，是一种新型技术，是在数字化技术水平不断提升和信息技术水平持续发展后，在市场需求下生成的一种新兴技术，再加上现有网络技术的发展速度不断加快，导致数字化图像在很多情况下已经成功取缔此前的模拟图像技术，不仅在图像处理方面具有显著优势，同时，图像本身的精密度水平更高，所以，应用范围十分广泛，几乎随处可见。

2.2 图像处理技术的特点

常规情况下，图像处理技术分别包含三方面内容，详情如下：

（1）该技术精密度水平较高。现有图像处理技术的成功应用，可以将成功模拟出专业的图像数字，在得到相应的二维数组以后，可在相关设备的配合下，完成下一阶段的图像数字化处理任务，并对二维组数体量的大小比例做出随意调控，应用效果良好[3]。在此期间，使用专业扫描设备还能够执行等级量化设计，达到控制像素灰度的效果，确保技术精密度可以得到大幅度提升，充分满足人们不断增长的像素要求；

（2）该技术具有良好的再现性优势。专业技术人员在完成图像处理任务的过程中，并不需要面对过多的复杂要求，同时，执行的处理任务较为简单，大部分工作是将待使用图像内容进行再一次的真实场景还原，确保照片可以与现实更加贴近[4]。在此之前，传统类型的模拟图像处理方法在使用过程中，会导致图像质量受到一定影响，在图像质量出现大幅度下降后，无法落实展现图像原本样貌的最终目的。基于此，在使用图像处理技术后，能够进一步提升数字化图像的清晰度和准确度，充分展现出原图的各项信息，并保证精准度可以满足使用要求。在这样的情况下，现有图像处理技术还具备稳定性优势，能够保证图像质量的同时，完成图像的传输处理、复制处理、保存处理等操作目的，具备非常突出的高再现性使用优势；

（3）该技术在当下的应用范围十分广泛，各种不同格式的图像的处理，大多需要配合不同的处理方式，才能够保证最终处理效果可以达到理想水平，与此前的模拟图像处理手段，现有图像处理技术在实际使用过程中，可以对借助遥感图像技术、波普图像技术、光图像技术等多种手段完成信息源图像的综合处理，并且在多个领域内均有着广泛应用，且应用效果良好，可以有效保证图像的最终处理效果[5]。

3 计算机视觉显示系统

3.1 光场三维重构

现有广场三维重构技术与传统类型的二维显示技术进行对比，在真三维立体凸显的显示任务中需要应用到大量的复杂技术手段，从整体角度进行分析，该技术具有明显的先进优势，同时，最终展示出的像素质量更高。从具体角度出发，图像处理技术人员需要以三维数据场内任意一点为基础，成功构出一个立体化的三维空间，同时，还需要完成成像任务，在三维空间中设定基本单位，即像素点，此时的像素点信息可使用坐标(x，y，z)形式进行表示，在这样的情况下，真三维立体图像可以被视为由若干个不同的立体点共同组成的三维图像。所以，在后续光场重构过程中，借助光学引擎技术和机械运动技术即可完成最终限时任务，并保证最终显示效果可以达到理想水平[6]。

如：设定，现有立体图像五维光场函数坐标信息模型，技术人员可以将此作为基点，对待处理的三维立体空间进行设定，并准确分析函数信息，通过这种方式，将图像对应的三维坐标信息进行重新设定，并表示为：F:L∈R5 →∈R3，此时 坐标下方向的图像坐标信息显示为：L=[x，y，z，ψ，φ]。基于此，图像对应的颜色信息可以表示为：Y=[r，g，b]。完成上述坐标信息设定任务后，在显示三维模型及其纹理的过程中，最终呈现形式为离散集点展示，所以，Li-[Pi，Yi]，与之相对应的空间内点信息即可得到明确，并显示出最终的颜色和位置信息[7]。在上述内容中，光场处于视觉算法下的使用需要以图1 的形式完成传播任务，详情如下。

图1： 光场传播图

以图1 内容为基础，构建以三维光场为基础的架构，此时重构深度标准为h的最终子集(处于点集L区间内)。然后，再按照深度的不同，完成点集的最终划分，再成功将其分成多个不同的子集以后，其中任意一个子集均可以借助二维投影的方式或者散射屏幕方式完成光场重构操作任务，同时，在完成重构任务后，还会再次出现新的呈三维状态的数据图像，可供后续使用[8]。

具相关研究结果显示，借助二维投影技术对切片图像进行重构处理，不仅可以实现高速旋转的设定目标，同时还可以再次重构出新的三维光场范围，并保证区域内图像信息的清晰度和准确性。

3.2 显示系统的设计

针对现有旋转式LED 点阵体三维显示系统运行情况进行分析后，可以来哦接到，在构成新的三维立体光场以后，可使用的成像形式会受到限制，仅能够使用柱状形式进行表示，此时的视场角水平以及分辨率水平均达不到理想状态。所以，技术人员在使用ARM 处理器中的智能交互性能完成真三维显示系统制作任务的过程中，不能够以不同角度为基础观察成像信息，同时还需要尽可能提升成像图片的最终像素和分辨率，为后续图像的使用和处理奠定良好基础。

在三维环境中执行物品拍摄操作指令的过程中，需要以三维图像为基础，完成物品展示任务，在完成拍摄任务后，及时存储物体对应的成像序列，并借助视频采集技术完成图像序号信息的导入操作，并对最终需要使用的图像进行切片处理。在完成上述操作内容后，需要向视频接口再次传输经过处理后的图像数据信息聂荣，依次通过DMD 控制设备、高速投影机、DLP、散射屏设备对图像信息进行系统处理，并执行投影操作。在此期间，电机设备的成功驱动，是保证图像信息最终处理速度的关键，同时也是保证转速传感器稳定运行的前提，所以，需要借助电机设备的驱动完成转台速度控制任务和对角度的探测任务，在此过程中，还需要向控制器传输自身的探测信号，达到转台控制操作的闭环效果。

4 计算机图像畸变矫正

4.1 矫正畸变

以计算机视觉算法为基础，技术人员可以更加灵活的借助计算机特点，完成对畸变图像的处理任务，借助投影设备对图像信息进行垂直投影的过程中，垂轴放大率会受到视场变化产生的干扰作用，呈现出渐渐变大的发展趋势，在这样的情况下，装置内素点会立即出现非常明显的偏移运动。如果此时的实际偏移距离过大，则会促使图像出现畸变问题。面对这种情况，专业技术人员需要在第一时间使用图像处理技术，对所有畸变问题进行消除处理，确保图像可以尽快恢复至初始状态，防止图像由于畸变问题而无法正常使用[9]。

目前，比较常用的待处理畸变问题可以分为两类，第一种是径向畸变问题，第二种是切向畸变问题，但是，在实际使用过程中，第二种问题对图像造成的畸变影响程度并不明显，基于此，在完成图像畸变处理任务的过程中，需要以径向畸变问题为主，确保桶型畸变问题和枕型畸变问题的最终处理效果可以达到预期水平。

常规情况下，促使图形出现畸变问题的主要原因为空间状态扭曲，即曲线畸变问题。在此之前，技术人员需要通过二次多项式矩阵完成对畸变系数的求解任务，但是，在面对这种比较复杂的图像畸变问题时，这种方法无法立即奏效。吐过此时的多项式次数再次增高，则后续畸变问题的处理工作难度也会随之升高，主要是因为矩阵本身的逆也会不断增大，在这样的情况下，后续编程任务、求解任务以及计算任务的工作难度都会出现大幅度提升。在此期间，以BP 神经网络为基础的矫正畸变处理方式，可以有效提升图像信息的处理精度，再加上以计算机技术为基础的视觉算法应用，能够对畸变矫正方式进行深化处理，即使用卷积神经网络技术配合视觉算法对图像畸变问题进行妥善处理，可以取得更为优质的处理效果。将其与传统类型的图像处理技术进行对比，这种新型图像处理技术在实际使用过程中，可以与生物神经网络产生相似的权值效果，并实现网络结构的共享目标，可以有效降低网络模型结构的复杂程度，同时处理难度也会出现一定程度的下降，在权值数量不断减少的情况下，最终识别效果和对畸形图像进行泛化处理的能力也会得到进一步提高，图像处理质量可以达到预期水平。

4.2 处理畸变图像

以卷积神经网络为例进行分析，可以将其理解为一种特殊的人工神经网络，可以对图像处理技术进行合理优化。在此期间，卷积神经网络本身具备权值共享性和较为优质的稀疏连接性，为此，技术人员仅需要通过简单的操作便可以顺利完成相应的专项训练任务，并且学习难度较低，是现有畸变图像问题处理的有效方法之一，同时也是一种契合度较高的连接方式，应用效果良好。

在上述内容中，技术人员在完成畸变图像处理任务的过程中，网络输入内容大多为多维图像，所以，图像可以被一次性的全部传输至网络内，并不需要再次对图像内容进行专门的提取即可保证传输准确性，与传统类型的识别算法进行对比，具有操作更加简单的优势。

除上述内容外，以卷积神经网络为基础的前提下，权值共享效果良好，所以，可使用计算机视觉算法对训练参数进行控制，适当减小参数标准，这样不仅可以对实际容量做出精准控制，同时还可以有效提升畸变处理效果，保证图像的最终泛化水平。在这样的条件下，图像信息能够与卷积神经网络的计算呈现出比较相符的状态，此时仅需要对卷积神经网络的最终分辨率和数字化图像进行参数设定，保证二者参数相同，即可满足使用要求。其中，由于图像本身存在一定程度的几何畸变问题，且可能性较高，所以，需要对畸变概率进行分析和计算，并以最终检测窗比例为基础，将图像裁剪至应用需要大小即可。

4.3 图像增强

受CCD 摄像系统带来的影响，或者受摄像机设备周边环境影响，导致摄像系统在摄取图像的过程中发生一些不良问题，如：摄取图像灰度存在分布不均的情况、或者整帧图像对应的灰度范围过小，在这样的条件下，图像对比度不足，摄取目标与附近景物灰度对比低，所以，图像目标的最终提取难度较高，再加上摄取目标存在轮廓不清的情况，所以，需要先为图像进行必要的图像增强处理，才能够保证图像的最终摄取效果。

使用图像增强技术，能够进一步扩大图像灰度级，保证轮廓清晰度和对比度可以达到理想水平，同时，还可以提升摄取目标与干扰背景之间的灰度差别，更加清晰的将摄取目标从干扰背景中分离出来并进行妥善处理。现有图像增强技术的应用，可以有效改善图像的视感质量，是一种比较通用的图像处理方式，同时，这种图像增强处理的主要目的在于改善图像呈现的整体视觉效果，所以，需要将图像内容转换成为一种容易被人或机器识别分析的表现形式。

5 结语

综上所述，在信息技术持续发展的背景下，网络技术水平不断提高，相应技术手段也在不断推陈出新，此前的传统技术手段无法继续满足使用需求，在这样的发展背景下，技术人员需要做到与时俱进，不断提升自身专业能力，掌握更加先进的专业技术手段。如：图像畸变方面的处理手段，需要以现有计算机视觉算法为基础，完成图像处理任务，并对几何畸变问题进行合理矫正，确保图像清晰度可以达到理想水平。